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他们团队首创辐照监督管支撑定位结构的拆除方法，可是，就在模拟实验加快推进时，一颗螺栓突然咬死，实验遭遇瓶颈。搞不好，就会前功尽弃。一些人心态崩了：“是不是技术路线走错了”“也许材料选型压根就不对”……为了尽快找到解决办法，何少华和同事戚宏昶干脆住进了实验厂房，带着大家推演每一步流程，终于找到了问题所在。从小水池局部模拟，到大水池完整模拟，从新技术研发，到完成系统、设备、工装的联合试验，2009年1月，这项高难度的维修任务最终完成！就连美国公司也认为，中国人完成了一个几乎不可能完成的任务。而那颗咬死的螺栓，被他们放在了工作室最醒目的地方，仿佛警钟，时时在提醒着他们。
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“‘端到端＋大模型’决定了对于算力有较高的要求。”俞荣锦谈到，算力的增加，还体现在其他一些方面。例如，为了实现高效、准确的AI推理，车企及相关技术开发者可能需要花费更多精力在大模型优化、量化等技术上，以保证大模型与端到端配合的高效运行。同时，除了端到端智能驾驶系统本身对大算力的需求外，对云端算力要求也很高，这是因为端到端智能驾驶依赖于大规模数据集，系统训练过程非常耗费算力资源，尤其是为了让大模型具备对复杂路况有足够的识别能力，训练过程需要在大量的模拟场景和真实世界的数据上进行，可能涉及数亿、数十亿甚至更大的样本量，通常是样本量越大，系统就会越成熟，而这种大规模的算力需求，也推动了对高性能的计算芯片、计算模块等算力硬件的需求。
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